Twip battle - Промокод в Google Ads - VS - Создание предиктивных

Экономия на рекламе в Google Ads

Промокод в Google Ads для первой рекламной кампании, экономия на рекламе Гугл адс Гугл адвордс google adwords

- Чтобы получить бонус 3000 руб на рекламу нужно потратить на рекламу всего 500+НДС после ввода купона;

- После того, как вы потратили 500 руб, в течение 1-2 суток на Ваш аккаунт поступит вознаграждение 3000 руб, . Ждать месяц НЕ нужно!;

- Гарантия замены распространяется в течение 24 часов с момента покупки и только на купоны с истекшим сроком действия;

- Создавая новые аккаунты и используя наш способ, можно постоянно экономить на рекламе!

- В случае блокировки (по причине "Обход системы") аккаунта возврат за купон и прочие ваши расходы не осуществляется. Претензии не принимаются;

- Оплачивая Твип вы автоматически соглашаетесь с вышеуказанными условиями.

В наличии

Предиктивная модель - эффективный инструмент поддержки принятия бизнес-решений. Создание такой модели - процесс поиска закономерностей с использованием алгоритмов машинного обучения (Mashine Lerning) в существующем наборе исторических данных (обучение модели) для предсказания наиболее вероятных вариантов развития событий в будущем (применение модели).

Классифицирующая модель позволяет разбить большой массив данных на группы (классы), характеризующиеся сходным набором признаков, используя явные и неявные закономерности. Применение такой модели, позволяет, например, определить группы пользователей, характеризующихся определенным поведением и сделать им предложения, интересные именно для них.

Для обеспечения качества работы модели необходим тщательный отбор и подготовка входных данных. Также может возникнуть необходимость во внешних данных. Результатом моей работы будет:

1) сама модель в формате, определяемом выбранной моделью (например, в случае линейных моделей это будет вектор весов каждого из факторов. Вес фактора определяет степень его влияния на результат)

2) отчет о валидности (точности предсказания) модели

3) файл с результатами применения модели к исследуемому набору данных